基于学习的人工智能（8）硅基生物VS碳基生物

机器学习作为现代人工智能的核心思想和基础方法，通过特定算法从海量数据中自主学习，以完成任务目标。机器学习的基本构成包括目标、模型、算法、数据和知识五个关键要素。基于这五个要素，机器可以从数据中提取出人类尚未发现的新规律，找到实现目标的新途径，从而展现出超越人类的智能。机器学习不仅突破了传统基于知识的方法的局限性，也为当今人工智能的迅猛发展奠定了坚实基础。

机器学习和人的学习有什么不同之处？

有两个关键问题，

一是学习目标，二是学习的约束。

从学习目标的角度，

人类学习的目标是综合，不会是一个单一的目标。比如，我们在学习写作文的时候，不会以“写出一篇好文章”为单一目标，还有对语言能力、思维能力、情感表达等多方面的锻炼。

相对来说，机器学习更多是以一种明确的、单一目标进行学习的。

从学习约束的角度，

我们在学习时，本身固有的生物约束和道德约束使我们不能任意学习，而是在一定受限条件下的学习。

对于机器来说，确实有可能在学习的过程中加入各种约束，但这些约束是人为设定的，并不全面。

思考一下，人和机器在目标和约束方面的差异，对学习结果会有怎样的影响？由此会产生怎样的风险？

实践设计：目前，有学者认为机器作为一种“硅基生物”，和人的“碳基生物”没有什么本质的不同。如果可以像人一样学习，那么总有一天会像人类一样强大，并建立自己的“硅基文明”。以“硅基文明是否可能”为题组织一场辩论。